面向e-引航的近海边缘计算网络优化与仿真

为提高船舶引航过程安全性,提出了一种基于智能航标(Intelligent Navigation Aid,INA)的近海边缘计算网络(INA-based Offshore Edge Computing Network,IOECN)架构,以提供助航信息保障。重点研究网络中网元节点的布局优化问题(Layout Optimization Problem, LOP)。通过数学建模,将LOP转化为整数线性规划(Integer Linear Programming,ILP)问题。在满足网络覆盖率及连通性条件下,以网络成本最低为求解目标,并使用Gurobi进行求解、运用Matlab进行仿真展示,最终得到不同规模下的网络优化方案,验证了模型的正确性及可扩展性。     

降雨情景下城市道路交通信号控制优化模型与方法

降雨天气导致城市道路交通运行效率明显下降,现有道路交通信号控制一般尚未建立针对性的信号优化方案。考虑降雨天气降水量、道路积水等因素影响下的交通运行情景,设计了面向交通控制的城市道路交通信息物理系统体系,搭建了基于信息物理系统的城市道路交通控制框架,并建立了交通信号控制优化模型,进一步利用BP神经网络方法设计了模型求解方法。通过搭建实例路口交通仿真模型,对比3种方案下延误时间等多个指标,分析结果表明本文方法在改善降雨情景下交叉口交通运行效率等方面的有效性。     

改进粒子群优化算法及其在聚类分析中应用

针对标准粒子群优化算法初期收敛速度快,后期容易陷入早熟收敛,局部寻优,全局搜索能力差等缺点,提出了一种新的鱼群-粒子群优化算法(AF-PSO)。引入拥挤因子δ和马尔可夫链,将鱼群算法加入到粒子群优化算法中,通过计算拥挤因子,来更新速度模型,使其在觅食,聚群,追尾,随机4种模态下进行切换。仿真结果表明了所提出的AF-PSO算法的综合性能优于其他改进的PSO算法。为进一步说明算法的实用性,将AF-PSO算法成功应用于输油管道泄露数据的聚类分析上。实验结果表明基于AF-PSO的K-means算法性能是优于其他聚类算法。     

基于混合建模仿真的大型风电场降损控制

由于大型风电场变压设备多、集电线路长,在实际运行中集电系统损耗突出,对此提出一种利用风电机组作为分布式无功源,以优化风电场内潮流、降低集电系统总体损耗的无功/电压控制策略。同时,为提升风电场建模以及多场景降损优化仿真的效率,设计了一种基于对象模型组态与控制算法编程相结合的混合建模仿真方案,风电场模型采用模块组态建模,并由控制算法形成的引擎文件自主调用实施仿真优化。通过对某125 MW大型风电场进行降损控制的算例研究,验证了所提控制方案的有效性和混合仿真建模方法的高效性。     

基于DA-RKELM算法的光伏发电功率预测方法

针对光伏发电功率具有的波动性和随机性等特点造成的电网安全问题,提出了一种基于蜻蜓算法优化的正则核极限学习机光伏发电功率预测方法。通过相关性分析确定影响光伏发电功率的关键影响因子,构建光伏发电功率预测模型;利用蜻蜓算法获取网络最优的权重和阈值,在标准极限学习基础上引入正则化函数和核函数以避免传统梯度下降法造成的过拟合问题,增强模型空间映射能力;仿真实验表明,与DA-ELM、PSO-ELM以及标准-DA-ELM模型相比,DA-RKELM预测模型能达到更高的预测精度,更贴近光伏发电的实际运行功率。     

面状LED发光体灯珠分布和组合连接优化算法

面状LED发光体灯珠的分布和分组问题,可建模为多约束优化问题来进行求解。提出了一种将面状LED发光体灯珠照度映射为质心容量限制Power图的容量,从而布局LED灯珠的方法,实现了面状LED发光体照度均匀的目标,进一步提出一种基于贪心策略的LED灯珠组合和连接优化算法,达到节省物料的目的。实例结果证明,所提方法简单、可行,布局和分组效果好,算法收敛速度快,可用于解决实际工程问题。     

仪表着陆系统下滑宽度仿真系统研究

在分析仪表着陆系统ILS(Instrument Landing System)下滑调制深度差DDM(Different in the Depth of Modulation)指标形成原理的基础上,找到了影响DDM的因素为纯边带SBO(Sideband Only)信号的幅值,采用控制变量法得出了在DDM线性变化范围内SBO信号的幅值与下滑宽度、半宽度的关系模型,并通过实测数据对模型进行了验证。基于数学模型并结合NM7000设备,搭建了仿真系统,可动态模拟下滑宽度的调整过程。测试结果表明,仿真系统精度相对误差小于1%。系统应用对指导校飞及设备维护具有重要意义。     

航海模拟器中海洋环境时空动态变化的仿真

海洋结构物始终受到环境干扰,对海洋环境的仿真会显著影响航海模拟器的真实感。基于数值波浪模型生成海洋环境场,并利用SQLite开发实海域数据库。通过数据库中获取实际的风,海流和海浪信息来与真实海洋保持一致。对环境扰动进行建模,并且将时空变化特征和耦合效应都融入仿真。通过提出的仿真方法再现了真实的航行情况,并利用船载传感器的测量数据进行验证。仿真结果与实测数据吻合良好,说明本方法可以进一步提高海洋模拟器的物理真实感。     

基于LLE降维思想的自然计算方法

在自然计算方法中,高维问题的出现使现有一些优化算法虽然能够避免算法陷入局部最优,但是使得算法的性能变差、运行时间变长。在传统自然计算方法的基础上,提出基于LLE ( Local Linear Embedding)算法的自然计算方法,通过对算法中邻居粒子k和维数d的取值进行分析,降维后使算法得到较好的寻优效果。在此过程中,将降维后的数据增加一个小偏置s来增加种群的多样性。将该策略分别应用于粒子群算法和遗传算法中,采用经典测试函数以及主流针对维数进行优化的4个算法来验证其性能。实验结果表明,改进的算法在求解精度和收敛速度上均有明显的提升。     

基于引导对抗网络的人体深度图像修补方法

移动设备配备的小型深度相机采集到的人体深度图像存在严重的孔洞问题。针对该问题,提出基于深度学习的引导对抗网络。使用基于堆叠沙漏网络的引导器从RGB图像中提取人体部分分割特征和深度类别特征;在上述人体特征引导下,使用独特的生成器修复人体深度图像中的孔洞。为使结果更加逼真,加入判别器在网络训练过程中对生成器进行优化调整。实验结果显示,该方法在现有的人体数据集和小型深度相机采集的数据集上,都能很好解决孔洞问题,均取得比现有方法更好的效果。     

WPA-IGA-BP神经网络的模拟电路故障诊断

针对模拟电路渐变性故障中的特征提取困难和故障信号无法进行有效分类的问题, 提出利用免疫遗传算法(immune genetic algorithm, IGA)优化反向传播(back propagation, BP)神经网络中参数寻优过程, 从而实现模拟电路故障诊断。首先, 采用小波包分析(wavelet package analysis, WPA), 对模拟电路输出响应进行4层小波分解和重构, 完成特征向量的提取。然后, 采用IGA优化BP神经网络进行训练及测试, 实现对不同故障进行故障诊断。最后, 通过两个模拟电路仿真实验对该方法进行实验验证。实验结果表明, 与优化前的BP神经网络相比, 所提方法提高故障诊断的准确率约15%。     

一类过程控制对象的神经网络建模及仿真

针对一类典型过程控制系统中存在的非线性和参数不确定问题，提出了神经网络的建模方法。辨识结构采用串并联形式，并分别使用改进BP算法和浮点式遗传算法进行了网络的训练。仿真结果表明遗传算法的全局搜索能力及高效率对神经网络的权值优化具有相当明显的效果，它不仅学习速度快而且稳定性好，可以作为一种良好的优化方法运用到神经网络建模和控制当中。     

对学习样本无误分类的对数型目标函数BP算法

提出了一种对学习样本无误分类的改进ＢＰ学习算法。该算法采用对数型目标函数，可以减少每次迭代的计算量。同时将输出节点分为正确分类节点和误分类节点两类。对于误分类节点，将其误差项加入到目标函数中，然后采用梯度下降算法进行学习。在学习过程中，对学习率μ（ｋ）采用动态优化确定方法，以加快算法收敛速度。为保证收敛后的网络对学习样本能够正确分类，算法终止条件要求对所有输入样本，无误分类输出节点。算例仿真表明了算法的有效性。     

Curvature-Based r-Adaptive Isogeometric Analysis with Injectivity-Preserving Multi-Sided Domain Parameterization

Inspired by the r-refinement method in isogeometric analysis, in this paper, the authors propose a curvature-based r-adaptive isogeometric method for planar multi-sided computational domains parameterized by toric surface patches. The authors construct three absolute curvature metrics of isogeometric solution surface to characterize its gradient information, which is more straightforward and effective. The proposed method takes the internal weights as optimization variables and the resulting par...     

基于全局最优和差分变异的头脑风暴优化算法

针对头脑风暴优化(brain storm optimization,BSO)算法的选择操作中仅部分个体更新追随全局最优和变异操作中步长不能自适应的问题,采用追随全局最优策略以充分利用全局最优信息,并用差分变异代替原来的高斯变异以自适应调节变异步长,提出了基于全局最优和差分变异的BSO (global-best diff...     

—基于遗传算法的铁路客车地板结构优化设计与仿真

本文提出了基于遗传算法对工程结构进行截面尺寸优化设计和仿真的新方法。利用遗传算法在寻优过程中不要求梯度计算这一优良的特性，将它与结构有限元分析和ＣＡＤ技术有机地结合在一起，实现了在ＣＡＤ环境下对铁路客车一种地板结构截面尺寸设计计算、优化及结果仿真。本文所提出的方法不仅简单易行而且容易推广到更复杂的工程结构截面尺寸优化问题。     

量子遗传算法及在模糊控制器参数优化中的应用

提出了一种基于实数编码的量子遗传算法。该方法用量子比特构成染色体,用量子旋转门进行染色体更新,用量子非门进行染色体变异。针对量子旋转门的旋转角方向的选择,提出了一种简易快捷的新方法。基于适应度函数的梯度信息,构造了旋转角大小的计算公式。该方法将每一量子位的两个概率幅,看作上下两个并列的基因,每条染色体包含两条并列的基因链,每条基因链代表一个优化解。在染色体数目相同时,可显著加速优化进程,提高获得全局最优解的概率。模糊控制器参数优化问题的仿真结果表明,该方法在搜索能力方面明显优于普通量子遗传算法。     

基于一种加速收敛变异策略的交互式遗传算法

针对目前交互式遗传算法由于使用小规模的种群和较少的进化代数,容易导致算法的搜索能力有限、易陷入局部优化的问题,在引入一种加速收敛变异策略的基础上,提出一种新的交互式遗传算法。给出了算法设计实施中关键问题的处理,分析了算法的效率,并通过函数优化和服装设计问题的仿真实验验证变异策略和算法的有效性。     

连续小波神经网络优化结构研究

通过仿真实验发现凭经验选取小波神经网络隐层小波基,所得结构并不最优.为此,本文将遗传算法与小波神经网络结合起来进行研究.利用遗传算法来优化小波神经网络的结构,确定小波基的个数,采用BP算法来训练小波神经网络中的伸缩因子、平移因子和连接权值.仿真结果表明,该方法能准确搜索到最优结构,是切实可行的.     

固定翼无人机编队构型与通信拓扑优化

本文研究了考虑攻防对抗态势与最小信息流要求的固定翼无人机(unmanned aerial vehicles, UAVs)编队构型与通信拓扑优化问题。建立了编队构型指标体系, 给出了大规模集群分层编队构型设计模型和编解码方法, 提出了基于态势场的队形模型, 采用粒子群算法开展了队形参数优化。建立了通信网络拓扑效能指标体系, 提出了通信代价模型, 给出了基于Q学习的网络连通性控制算法。仿真算例验证了所提方法的有效性。